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减少对碳密集型能源的依赖对于减少电网的碳足迹至关重要。尽管电网中清洁、可再生能源的部署越来越多，但仍有相当一部分电网需求是通过传统的碳密集型能源来满足的。在本文中，我们研究了使用部署在电网中的储能来减少电网碳排放的问题。虽然储能以前曾用于电网优化，例如削峰和平滑间歇性能源，但我们的见解是使用分布式存储使公用事业公司能够减少对效率较低、碳密集度最高的发电厂的依赖，从而减少其总体排放足迹。我们将分布式储能的排放感知调度问题表述为优化问题，并使用一种强大的优化方法，该方法非常适合处理负载预测中的不确定性，尤其是在存在太阳能和风能等间歇性可再生能源的情况下。我们使用最先进的神经网络负载预测技术和来自 1,341 户家庭的配电网的实际负载轨迹来评估我们的方法。我们的结果表明，每年的碳排放量减少了 50 多万公斤，相当于电网排放量下降了 23.3%。
考虑排放的储能调度，打造更绿色的电网
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